Implemente um modelo compilado usando o AWS CLI - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon
Implantar o modelo

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Implemente um modelo compilado usando o AWS CLI

Você deve atender à seção de pré-requisitos se o modelo tiver sido compilado usando AWS SDK para Python (Boto3) o console Amazon AI ou o console Amazon SageMaker AI. AWS CLI Siga as etapas abaixo para criar e implantar um modelo SageMaker compilado pelo NEO usando o. AWS CLI

Implantar o modelo

Depois de satisfazer os pré-requisitos, use os comandos create-modelcreate-enpoint-config, e. create-endpoint AWS CLI O exemplo a seguir mostra como usar esses comandos para implantar um modelo compilado com o Neo:

Criar um modelo

Em Neo Inference Container Images, selecione o URI da imagem de inferência e use a create-model API para criar um modelo de SageMaker IA. Você pode fazer isso em duas etapas:

  1. Crie um arquivo create_model.json. No arquivo, especifique o nome do modelo, o URI da imagem, o caminho para o model.tar.gz arquivo em seu bucket do Amazon S3 e sua função de execução de SageMaker IA: 

    {
    "ModelName": "insert model name",
    "PrimaryContainer": {
        "Image": "insert the ECR Image URI",
        "ModelDataUrl": "insert S3 archive URL",
        "Environment": {"See details below"}
    },
    "ExecutionRoleArn": "ARN for AmazonSageMaker-ExecutionRole"
}

    Se você treinou seu modelo usando SageMaker IA, especifique a seguinte variável de ambiente: 

    "Environment": {
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY" : "[Full S3 path for *.tar.gz file containing the training script]"
}

    Se você não treinou seu modelo usando SageMaker IA, especifique as seguintes variáveis de ambiente:

    MXNet and PyTorch
    "Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": "insert your region",
    "MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT": "500"
}
    TensorFlow
    "Environment": {
    "SAGEMAKER_PROGRAM": "inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL": "20",
    "SAGEMAKER_REGION": "insert your region"
}
    nota

    As políticas AmazonSageMakerFullAccess e AmazonS3ReadOnlyAccess devem ser anexadas à função IAM AmazonSageMaker-ExecutionRole.

  2. Execute o seguinte comando:

    aws sagemaker create-model --cli-input-json file://create_model.json

    Para a sintaxe completa da API create-model, consulte create-model.

Criar uma configuração de endpoint

Depois de criar um modelo de SageMaker IA, crie a configuração do endpoint usando a create-endpoint-config API. Para fazer isso, crie um arquivo JSON com as especificações de configuração do endpoint. Por exemplo, você pode usar o seguinte modelo de código e salvá-lo como create_config.json: 

{
    "EndpointConfigName": "<provide your endpoint config name>",
    "ProductionVariants": [
        {
            "VariantName": "<provide your variant name>",
            "ModelName": "my-sagemaker-model",
            "InitialInstanceCount": 1,
            "InstanceType": "<provide your instance type here>",
            "InitialVariantWeight": 1.0
        }
    ]
}

Agora, execute o AWS CLI comando a seguir para criar sua configuração de endpoint: 

aws sagemaker create-endpoint-config --cli-input-json file://create_config.json

Para a sintaxe completa da API create-endpoint-config, consulte create-endpoint-config.

Criar um endpoint

Depois de criar sua configuração de endpoint, crie um endpoint usando a API create-endpoint: 

aws sagemaker create-endpoint --endpoint-name '<provide your endpoint name>' --endpoint-config-name '<insert your endpoint config name>'

Para a sintaxe completa da API create-endpoint, consulte create-endpoint.